文献来源：Na K Y, Han C, Yoon C H. Network effect of transportation infrastructure: a dynamic panel evidence[J]. The Annals of Regional Science, 2013, 50(1): 265-274.

摘要：文章使用19个经合组织国家的面板数据动态模型，研究交通基础设施(高速公路)对经济增长的影响。结果表明，高速公路扩展具有显著的非线性网络效应。具体地说，随着网络的扩展，高速公路建设的积极作用越来越大。

       1.研究背景

交通基础设施对经济增长的实际影响越来越大，关于交通基础设施对tfp影响的文献层出不穷。Cantos et al.(2005)估计了路网对tfp的影响，计算了交通基础设施的产出弹性，证明了西班牙存在交通基础设施的溢出效应。Bottasso and Conti(2010)发现在高速公路对产出的弹性的影响是放松管制程度的增函数。本文使用1990-2006年期间19个OECD国家tfp增长和道路库存的面板数据，研究了高速公路存量对生产率的影响，并进一步确定了该影响是否存在网络效应，如果公路资本存量增加1个百分点使得生产率增加多于1个百分点，则认为存在网络效应。

       2.研究设计

（1）模型设定

为研究高速公路对的影响，初步设定如下模型：

其中，表示滞后一期的公路资本存量，暗含假定高速公路自修建到发挥作用有一定的过程。表示由人力资本、开放度和道路交通数目组成的控制变量的集合。和测度了高速公路资本存量和其他控制变量对的影响。和分别表示国家初期水平和特定的变动趋势，表示不可观测的全球冲击以及为了适应国家特定增长趋势而出现的偶然趋势。随机误差项包含了其他不可观测因素的影响。由于多包含宏观经济序列的影响，因此存在协整的相关关系，可以加入被解释变量的滞后期解决随机误差项的相关性，同时对模型进行一阶差分处理国家特定趋势和可能的协整误差，处理后得到模型：

其中且。之间可能若的序列相关，但是可以通过调整的阶数来解决，所以可以假定选择了恰当的阶数之后，之间不存在相关性。

文中将设定为3阶多项式，因为偶数阶的多项式在某些公路资本存量处可能会表现出收益递减的规律，这在经济学上难以解释，但更高阶的多项式可能会产生多重共线性。兼顾简洁和有效两个原则，将设定为：

将代入修订后的模型得到最终设定的模型：

（2）指标选取

高速公路资本存量的数据不易得到，因此用高速公路长度/工人数目来近似表示。人力资本的对数值用受教育年限线性函数表示，即有：；开放度用贸易值占GDP的比重表示，Harrison (1996)指出开放度对的增长而不是的水平值有影响；道路交通数目衡量了道路交通资本使用的强度，文章用道路摩托数量的对数值表示，因此。

（3）估计方法

由于个体固定效应和控制变量相关，因此应该选择固定效应估计量。需要注意的是，在模型中包含被解释变量滞后期的情况下，即使采用LSDV也不能得到一致估计，但在长面板的情况下LSDV估计的偏差会很小。因此为了使结果更为可信，作者分别采用LSDV和差分GMM两种方法进行估计，且得出的结论较为一致。

文中将全样本分为人均公路密度低于平均公路密度和高于平均公路的两个子样本，对子样本分别进行估计发现：人均公路密度较高的子样本中，高速公路可以显著促进的提高；但人均公路密度较低的子样本中，高速公路并未显著促进对的提高。这个灵感式的发现促使作者对回归模型进行了巧妙的改进，假定表示人均高速公路密度与平均高速公路密度的偏离，并用代替进行同样的回归。

       3.结论

由(E)(F)列的结果可以看出，LSDV和差分GMM估计结果非常相近，结果均表明人均高速公路每上升一个百分点，将引起上升个百分点。因此在达到之前，高速公路对促进作用在递减，样本中只有3个观测值在此范围内；在达到之后，高速公路对的促进作用在递增，表现出网络效应。综合分析可以得出，修建高速公路以非线性形式显著促进了的提高，且该正向作用大多存在网络效应。（阎丽，周玉龙）